### 数据采集环境搭建教程 #### 实验目标 本实验旨在构建一个基于 Python 和 MySQL 的数据采集环境，通过 PyMySQL 库实现 Python 对 MySQL 数据库的操作。该环境将用于支持后续的数据采集工作。 #### 准备工作 为了确保实验顺利进行，需提前安装必要的软件包： - 安装 Python 及其依赖库 `pymysql` 和 `flask` - 配置 MySQL 数据库服务器并创建测试数据库 - 创建具有适当权限的 MySQL 用户账户[^3] ```bash pip install pymysql flask ``` #### 连接配置 建立 Python 脚本连接至本地或远程 MySQL 服务实例。下面是一个简单的例子展示如何设置数据库连接参数： ```python import pymysql db_config = { 'host': 'localhost', 'port': 3306, 'user': 'root', # 替换为自己的用户名 'password': '', # 替换为自己的密码 'database': 'test_db' } connection = pymysql.connect(**db_config) cursor = connection.cursor() ``` #### 表结构定义 根据具体需求设计表结构，在此之前应先确认已存在相应的数据库。这里给出一段 SQL 语句作为参考，用来创建名为 `data_table` 的表格，其中包含若干字段以适应不同类型的采集数据存储需求。 ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS data_table ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(255), content TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); ``` #### 插入记录函数 编写向上述表格插入新条目的功能模块，以便于后期调用执行批量导入任务。 ```python def insert_record(title, content): try: with connection.cursor() as cursor: sql = "INSERT INTO data_table (title, content) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (title, content)) connection.commit() except Exception as e: print(f"Error occurred while inserting record: {e}") ``` #### Flask API 接口开发 利用 Flask 开发 RESTful Web Service 来接收来自客户端提交的数据请求，并将其转发给内部业务逻辑层处理后再返回响应结果。 ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/submit_data', methods=['POST']) def submit_data(): if not request.json or 'title' not in request.json or 'content' not in request.json: abort(400) title = request.json['title'] content = request.json['content'] insert_record(title=title, content=content) return jsonify({'status': 'success'}), 201 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 以上即完成了整个数据采集环境中最基础部分——Python 操作 MySQL 数据库的功能建设过程介绍[^1]。